这里介绍一些与随机变量x和xz的协方差有关的关系式。[br][/br]我们计算了[tex=13.786x1.357]wiXrGoO8wEpHbGy1Lsyf6bjrlBwLw09D43lTj4xmXPeS7E2H6AdTTc31MUmoTD0U[/tex]的方差。如果[tex=7.857x1.357]YRHgHmN/yZW92ECOHesamrZfkPHdXXZbcDre+I8M3j1TECwf1vI0zF7Yz6TSJVhYr+IHre92vyKXBaAAri6TFg==[/tex]，上面的结论一—当[tex=3.143x1.0]ZxR9r3QjH1bAu/oUyVc20A==[/tex]时,X的方差最小，是否还成立?
举一反三
- 从随机变量方差的定义式出发，可以推导出一些结论。利用c的结果证明，如果[tex=0.929x1.0]OCw1jjBnfzVMY1/zwUF58w==[/tex]和[tex=0.929x1.0]emKQMta5lbgNWtcaHNwVdQ==[/tex]是两个同期望、同方差的独立随机变量。这两个随机变量的加权平均值[tex=13.786x1.357]wiXrGoO8wEpHbGy1Lsyf6bjrlBwLw09D43lTj4xmXPfXnxg1IGgaPl5Y59RQ82gl9KyGIO9Ig8EKvVo2WwTmog==[/tex]的方差在[tex=3.143x1.0]ZxR9r3QjH1bAu/oUyVc20A==[/tex]时取到最小值,那么合理设置k的取值能够使X的方差减少多少?
- set1 = {x for x in range(10)} print(set1) 以上代码的运行结果为？ A: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10} C: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} D: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10}
- 采用基2时间抽取FFT算法流图计算8点序列的DFT，第一级的数据顺序为 A: x[0],x[2],x[4],x[6],x[1],x[3],x[5],x[7] B: x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7] C: x[0],x[4],x[2],x[6],x[1],x[5],x[3],x[7] D: x[0],x[2],x[1],x[3],x[4],x[6],x[5],x[7]
- 采用基2频率抽取FFT算法计算点序列的DFT,以下()流图是对的。 A: x[0]，x[1]，x[2]，x[3]，x[4]，x[5]，x[6]，x[7] B: x[0]，x[2]，x[4]，x[6]，x[1]，x[3]，x[5]，x[7] C: x[0]，x[2]，x[1]，x[3]，x[4]，x[6]，x[5]，x[7] D: x[0]，x[4]，x[2]，x[6]，x[1]，x[5]，x[3]，x[7]
- 若要将一个长度为N=16的序列x(n)重新位倒序,作为某一FFT算法的输入,则位倒序后序列的样本序号为( )。 A: x(15), x(14), x(13), x(12), x(11), x(10), x(9), x(8), x(7), x(6),<br/>x(5), x(4), x(3), x(2), x(1), x(0) B: x(0), x(4), x(2), x(6), x(1), x(5), x(3), x(7), x(8), x(12), x(10),<br/>x(14), x(9), x(13), x(11), x(15) C: x(0), x(2), x(4), x(6), x(8), x(10), x(12), x(14), x(1), x(3), x(5),<br/>x(7), x(9), x(11), x(13), x(15) D: x(0), x(8), x(4), x(12), x(2), x(10), x(6), x(14), x(1), x(9), x(5),<br/>x(13), x(3), x(11), x(7), x(15)